ARCHÍV OLDAL Az adatok hitelességéről nyilatkozott: 2015. IX. 14. Közlemények |
2014
adattárból, 2015. IX. 14. |
Hegedűs I, Jelasity M, Kocsis L, Benczúr A: Fully Distributed Robust Singular Value Decomposition, In: Szerk.: [S n ] 14th IEEE International Conference on Peer-to-Peer Computing, IEEE P2P. Los Alamitos: IEEE Press, 2014. Paper 5. 9 p. dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény nyelv: angol URL |
2014
adattárból, 2015. IX. 14. |
Pálovics R, Benczúr A A, Kocsis L, Kiss T, Frigó E: Exploiting temporal influence in online recommendation, In: Szerk.: [S n ] Proceedings of the 8th ACM Conference on Recommender systems - RECSYS 2014. New York: ACM Press, 2014. pp. 273-280. dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény nyelv: angol URL |
2013
adattárból, 2015. IX. 14. |
Kocsis L, György A, N. Bán A: BoostingTree: parallel selection of weak learners in boosting, with application to ranking, MACHINE LEARNING 93: (2-3) pp. 293-320. dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk nyelv: angol URL |
2012
adattárból, 2015. IX. 14. |
Gelly S, Kocsis L, Schoenauer M, Sebag M, Silver D, Szepesvári C, Teytaud O: The grand challenge of computer go: Monte Carlo tree search and extensions, COMMUNICATIONS OF THE ACM 55: (3) pp. 106-113. dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk független idéző közlemények száma: 19 nyelv: angol DOI |
2011
adattárból, 2015. IX. 14. |
György A, Kocsis L: Efficient multi-start strategies for local search algorithms, JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH 41: pp. 407-444. dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk független idéző közlemények száma: 3 nyelv: angol
|
2010
adattárból, 2015. IX. 14. |
Kocsis L, György A: Fraud detection by generating positive samples for classification from unlabeled data, In: Proceedings of ICML Workshop on Machine Learning and Games.Haifa, Izrael, 2010.06.25 pp. 1-6. Kiadvány: 2010. dokumentum típusa: Konferenciacikk/Előadás vagy poszter cikke független idéző közlemények száma: 1 nyelv: angol Teljes szöveg |
2009
adattárból, 2015. IX. 14. |
Kocsis L, György A: Efficient multi-start strategies for local search algorithms., LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE 5781: pp. 705-720. dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk független idéző közlemények száma: 1 nyelv: angol
|
2007
adattárból, 2015. IX. 14. |
György A, Kocsis L, Szabó I, Szepesvári C: Continuous time associative bandit problems., In: ICJAI 2007. 20th international joint conference on artificial intelligence.Hyderabad, India, 2007 Hyderabad: IJCAI, pp. 830-835. Kiadvány: Hyderabad: IJCAI, 2007. dokumentum típusa: Konferenciacikk/Előadás vagy poszter cikke független idéző közlemények száma: 2 nyelv: angol
|
2006
adattárból, 2015. IX. 14. |
Kocsis L, Szepesvári C: Universal parameter Optimisation in games based on SPSA, MACHINE LEARNING 63: (3) pp. 249-286. dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk független idéző közlemények száma: 8 nyelv: angol
|
2006
adattárból, 2015. IX. 14. |
Kocsis L, Szepesvári C: Bandit based Monte-Carlo planning, LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE 4212: pp. 282-293. dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk független idéző közlemények száma: 444 nyelv: angol
|
| a legjelentősebbnek tartott közleményekre kapott független hivatkozások száma: | 478 |
|
|